【ZOL中關(guān)村在線原創(chuàng)行業(yè)觀點】當前，AI正深度滲透并重塑千行百業(yè)。在醫(yī)療領(lǐng)域，AI應用于輔助診斷、個性化治療方案制定、藥物研發(fā)及預測性分析；在零售行業(yè)，AI用于庫存管理、個性化客戶體驗優(yōu)化、供應鏈協(xié)同及需求預測；在制造與工業(yè)領(lǐng)域，AI可實現(xiàn)設備預測性維護、產(chǎn)品質(zhì)量控制及供應鏈優(yōu)化；在汽車行業(yè)，智能駕駛車輛依托AI達成導航、高級駕駛輔助系統(tǒng)功能實現(xiàn)、目標識別與決策制定；在傳媒娛樂領(lǐng)域，AI驅(qū)動的內(nèi)容創(chuàng)作平臺為豐富公眾娛樂提供支持......

而這些行業(yè)AI應用的落地，離不開閃存技術(shù)的支撐。在醫(yī)療領(lǐng)域，醫(yī)院依托閃存存儲海量醫(yī)學影像與患者病歷數(shù)據(jù)，為AI系統(tǒng)后續(xù)分析、支撐診斷決策奠定基礎(chǔ)；在零售領(lǐng)域，閃存可提升銷售數(shù)據(jù)與客戶行為分析的效率和速度，助力AI模型更精準地優(yōu)化庫存水平；在制造與工業(yè)領(lǐng)域，閃存能夠支持對設備傳感器實時數(shù)據(jù)的高效分析，使AI模型得以精準預測設備故障、優(yōu)化維護計劃。而在汽車行業(yè)、傳媒娛樂，閃存同樣扮演著不可或缺的角色......

由此可見，閃存的重要性不言而喻。IDC 固態(tài)硬盤和支撐技術(shù)部門研究副總裁Jeff Janukowicz在與閃迪聯(lián)合發(fā)布的《理解人工智能數(shù)據(jù)周期（AI Data Cycle）和閃存在各行業(yè)的應用》一文中也明確指出，AI項目的成功在很大程度上依賴于底層存儲基礎(chǔ)架構(gòu)的支持。憑借出色的速度、效率與耐用性，閃存成為AI系統(tǒng)實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)管理與處理的理想方案，確保AI在不同行業(yè)中都能快速、精準地提供洞察價值。

在人工智能數(shù)據(jù)周期，為何閃存不可或缺？

算力、算法、數(shù)據(jù)作為 AI 的三大支柱，共同構(gòu)成其系統(tǒng)核心基礎(chǔ)：算力提供模型運行的計算資源，算法決定智能決策邏輯路徑，數(shù)據(jù)是訓練和優(yōu)化的原始材料。數(shù)據(jù)的高效管理與利用尤為重要。對此，中關(guān)村在線認為，性能出眾的存儲是充分釋放數(shù)據(jù)價值的必要條件。隨著AI應用不斷擴展，對戰(zhàn)略性數(shù)據(jù)管理的需求也將持續(xù)上升，使得存儲解決方案的整合與優(yōu)化，成為面向未來的企業(yè)所需優(yōu)先考慮的核心任務。

圍繞人工智能數(shù)據(jù)周期的關(guān)鍵階段，文章中進一步闡述了這一觀點。具體到原始數(shù)據(jù)存檔階段，為保障AI系統(tǒng)能夠在恰當?shù)臅r間訪問所需數(shù)據(jù)、開展高效處理工作，優(yōu)化存儲方案至關(guān)重要，采用大容量eSSD則是實踐中常用的有效方式之一。數(shù)據(jù)準備與轉(zhuǎn)換階段，需對數(shù)據(jù)開展清理、結(jié)構(gòu)化及格式化處理，這既要求充足的存儲容量，也需保障良好性能。為此，數(shù)據(jù)中心會部署更高效的存儲基礎(chǔ)設施，大容量eSSD可有效為高速數(shù)據(jù)湖提供支撐。

在AI模型訓練階段，AI系統(tǒng)的性能水平會被提升到新的高度，而快速訪問大量數(shù)據(jù)是保障GPU高效運作的基礎(chǔ)。在前端需使用高性能計算密集型eSSD用于模型檢驗點和緩存，同時將數(shù)據(jù)寫入大容量eSSD以支持高速數(shù)據(jù)湖。進入交互和提示階段后，數(shù)據(jù)中心需與各類需存儲支持的邊緣設備實現(xiàn)連接與協(xié)同。具體來看，數(shù)據(jù)中心的核心區(qū)域需要使用高性能計算密集型eSSD用于緩存，并使用大容量eSSD實現(xiàn)高速數(shù)據(jù)湖；與之對應，現(xiàn)場和邊緣設備則需要配備客戶端固態(tài)硬盤（cSSD）來滿足嚴苛的存儲需求。

在AI推理引擎階段，推理引擎的運行效率對AI響應的準確性與時效性至關(guān)重要。高性能計算型eSSD會用于緩存，大容量eSSD會用于支撐高速數(shù)據(jù)湖，而大容量cSSD與嵌入式閃存會用于部署AI的邊緣設備中。在新內(nèi)容生成階段，生成的新數(shù)據(jù)又會被反饋到數(shù)據(jù)周期中，用于持續(xù)優(yōu)化AI模型及其預測能力。這些新生成的數(shù)據(jù)相較于周期初始所用的“冷數(shù)據(jù)”更為“熱”，可以存儲在大容量cSSD，以及部署AI的邊緣設備中的嵌入式閃存中。

憑借高性能與低延遲的優(yōu)勢，閃存發(fā)揮著關(guān)鍵作用，其可加速人工智能數(shù)據(jù)周期中的各個環(huán)節(jié)——從數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換與處理，到實時分析與模型部署。這使AI應用得以高效運行，滿足對數(shù)據(jù)處理速度與可靠性要求極高的各類行業(yè)場景。唯有通過提供覆蓋全面的產(chǎn)品組合，閃存才能在數(shù)據(jù)驅(qū)動的世界中持續(xù)滿足不斷變化的需求，為各行業(yè)的高負載數(shù)據(jù)中心與邊緣設備提供契合的定制化解決方案。

持續(xù)滿足不斷變化的需求，閃迪如何做到？

中關(guān)村在線觀察到，存儲解決方案提供商正在不斷開發(fā)新的產(chǎn)品，涵蓋從面向計算密集型任務的高性能eSSD，到適用于數(shù)據(jù)準備和歸檔的可擴展、具成本效益的存儲方案。存儲技術(shù)的這種演變對于人工智能的下一階段采用及其與核心業(yè)務功能的集成至關(guān)重要。而在這一關(guān)鍵領(lǐng)域，閃迪作為全球閃存及先進存儲技術(shù)創(chuàng)新企業(yè)，正積極應對行業(yè)挑戰(zhàn)并推出相應解決方案。

閃迪公司副總裁兼中國區(qū)總經(jīng)理 蔡耀祥

閃迪公司副總裁兼中國區(qū)總經(jīng)理蔡耀祥對此表示：“隨著AI應用對數(shù)據(jù)規(guī)模與類型的需求不斷演進，存儲系統(tǒng)正面臨前所未有的挑戰(zhàn)。閃存存儲解決方案憑借卓越的性能、靈活的擴展性、出色的能效表現(xiàn)以及高可靠性，已成為支持AI大規(guī)模部署的關(guān)鍵基礎(chǔ)設施。”

他進一步補充到，“作為全球閃存及先進存儲技術(shù)創(chuàng)新企業(yè)，閃迪致力于為計算密集型及存儲密集型工作負載提供豐富的企業(yè)級存儲解決方案，包括基于UltraQLC?平臺打造的全新SANDISK? 256TB NVMe SSD等。憑借從NAND閃存到系統(tǒng)級存儲解決方案的全棧技術(shù)優(yōu)勢，閃迪持續(xù)滿足云和數(shù)據(jù)中心環(huán)境中多樣化的AI存儲需求，助力優(yōu)化AI解決方案的總體擁有成本（TCO），釋放數(shù)據(jù)價值?！?/strong>

事實上，在前文提及的人工智能數(shù)據(jù)周期中，多個階段都需要高性能、低延遲的eSSD，以滿足最新的AI專用GPU的處理速度。閃迪推出的SANDISK DC SN861企業(yè)級SSD便精準契合了這一需求。該產(chǎn)品采用PCIe Gen 5接口，可實現(xiàn)卓越的隨機讀寫表現(xiàn)，容量高達16TB，超低的延遲和非凡的響應速度使其尤為適用于大語言模型的訓練、推理和AI服務部署。值得一提的是，該產(chǎn)品提供多種容量與外形規(guī)格，特別適用于對高帶寬和低延遲有嚴苛要求的AI應用場景。SN861 E1.S也通過了 NVIDIA GB200 NVL72系統(tǒng)認證。除了具備強大的性能之外，SANDISK DC SN861新一代產(chǎn)品的全部接口形式和容量版本都支持FDP （Flexible Data Placement）功能,能夠幫助客戶降低寫入放大（WAF），延長SSD壽命，提高性能和服務質(zhì)量（QoS）。

除了針對高性能需求的SANDISK DC SN861企業(yè)級SSD外，為應對不斷增長的數(shù)據(jù)集帶來的存儲需求，閃迪還推出了SANDISK DC SN655企業(yè)級SSD。這款產(chǎn)品憑借大容量和均衡性能等優(yōu)勢，能在滿足存儲需求的同時優(yōu)化TCO，并通過穩(wěn)健的架構(gòu)實現(xiàn)無縫擴展。此外，閃迪還擁有豐富的cSSD、商用閃存產(chǎn)品和車規(guī)級存儲解決方案，為邊緣端應用提供高速、低延遲與高可靠性的支持。

隨著人工智能在汽車、醫(yī)療、零售、制造等關(guān)鍵行業(yè)的深度滲透，中關(guān)村在線觀察到，閃存技術(shù)正迎來價值重估與全新增長機遇。為了滿足AI應用對存儲的高要求，業(yè)界正在積極探索涵蓋從面向計算密集型任務的高性能eSSD，到適用于數(shù)據(jù)準備和歸檔的可擴展、具成本效益的存儲方案。

作為閃存領(lǐng)域積淀深厚的創(chuàng)新力量，閃迪亦緊跟行業(yè)需求，以持續(xù)技術(shù)突破為核心驅(qū)動力，不斷擴充多元化產(chǎn)品矩陣，精準匹配不同行業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型中的差異化存儲需求，為各領(lǐng)域 AI 應用的落地與規(guī)?；l(fā)展筑牢存儲底座。

《理解人工智能數(shù)據(jù)周期（AI Data Cycle）和閃存在各行業(yè)的應用》原文下載鏈接：idcdocserv.com/US53405425